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Player-1: Advancements in Synthetic Experience Learning for Game Control

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AI 综述

Player-1, a post-training framework, has been developed to learn game control through synthetic experience. It has been fine-tuned on 6,044 carefully selected game trajectories and has shown significant improvements. Player-1-9B and Player-1-35B-A3B achieved success rates of 38.33% on MineDojo-300, with increases of 27.8 and 17.7 percentage points respectively, surpassing baseline models.

AI 根据报道生成 · 17 小时前更新

最新进展10月14日 04:00

Player-1 has achieved a 38.33% success rate on MineDojo-300, with substantial improvements over baseline models.

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月14日

04:00
Hugging Face Daily Papers
Player-1：通过合成经验学习游戏控制的框架
Player-1 是一个后训练框架，通过合成经验学习游戏控制，扩展了计算机使用动作空间，并在 6,044 个精心挑选的游戏轨迹上进行微调。Player-1-9B 和 Player-1-35B-A3B 在 MineDojo-300 上的成功率分别提高了 27.8 和 17.7 个百分点，达到 38.33%，显著优于基线模型。

本事件热度走势

当前热度 3·可比范围峰值 4（10月15日 12:00）·近 24 小时可比范围变化 –

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。